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所谓好的用户体验

所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...做为服务支持的团队，我们的客户并不只是最终使用产品的用户，还包括需求方和合作方，所以我们也应该要关注到他们的用户体验。

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用户行为分析-埋点实时数仓实践

目录 一、概述 二、数据模型 三、数据格式 四、架构图 五、动态添加ClickHouse列 六、用户关联(IdMapping) 七、批量写入 八、结束(附用户关联源码) 一、概述 埋点采集、用户行为分析...、实时数仓、IdMapping 此文重点讲述埋点的数据模型、数据格式、数据实时采集、加工、存储及用户关联。...关于用户行为分析的概念、意义以及埋点相关的东西此文不作赘述 二、数据模型 业界比较流行的事件、用户模型；即： who: 设备ID、登录ID when: 事件发生时间、上报时间 where: 设备环境、网络环境...六、用户关联(IdMapping) 参考神策数据的用户关联： 选取合适的用户标识对于提高用户行为分析的准确性有非常大的影响，尤其是漏斗、留存、Session 等用户相关的分析功能。...因此，我们在进行任何数据接入之前，都应当先确定如何来标识用户。下面会介绍神策分析用户标识的原理，以及几种典型情况下的用户标识方案。 ?

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基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计

前言 在上一期内容中，菌哥已经为大家介绍了实时热门商品统计模块的功能开发的过程(?基于flink的电商用户行为数据分析【2】| 实时热门商品统计)。...对于一个电商平台而言，用户登录的入口流量、不同页面的访问流量都是值得分析的重要数据，而这些数据，可以简单地从web服务器的日志中提取出来。...统计每小时的访问量（PV），并且对用户进行去重（UV） 解决思路 – 统计埋点日志中的 pv 行为，利用 Set 数据结构进行去重 – 对于超大规模的数据，可以考虑用布隆过滤器进行去重...scala.collection.mutable.ListBuffer /* * @Author: Alice菌 * @Date: 2020/11/23 14:16 * @Description: 电商用户行为数据分析...from=search&seid=5631307517601819264 小结 本期内容主要为大家分享了如何基于flink在电商用户行为分析项目中对实时流量统计模块进行开发的过程，这个跟上一期介绍的实时热门商品统计功能非常类似

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不动程序的设计，不是好的用户体验师

发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律，我们必须要了解事物的本质，才能帮助我们更好的执行；所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻，所以让我们从现在开始，锻炼透过事物看本质的思维能力，就算以后你不做设计了

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基于Spark的用户行为分析系统

基于Spark的用户行为分析系统源码下载 一、项目介绍   本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析...用统计分析出来的数据辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。...实现了包括用户访问session分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告流量实时统计4个业务模块。   ...上报到服务器的埋点日志数据会经过数据采集、过滤、存储、分析、可视化这一完整流程，电商平台通过对海量用户行为数据的分析，可以对用户建立精准的用户画像，同时，对于用户行为的分析，也可以帮助电商网站找到网站的优化思路...量太大的话，会导致Spark作业的运行速度大幅度降低。极大的影响平台使用者的用户体验。   所以为了解决这个问题，那么我们选择在这里，对原始的数据，进行聚合，什么粒度的聚合呢？

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基于 flink 的电商用户行为数据分析【8】| 订单支付实时监控

本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第 8 篇文章，为大家带来的是市场营销商业指标统计分析之订单支付实时监控的内容！...另外，对于订单的支付，我们还应保证用户支付的正确性，这可以通过第三方支付平台的交易数据来做一个实时对账。在接下来的内容中，我们将实现这两个需求。...代码实现 在电商平台中，最终创造收入和利润的是用户下单购买的环节；更具体一点，是用户真正完成支付动作的时候。...用户下单的行为可以表明用户对商品的需求，但在现实中，并不是每次下单都会被用户立刻支付。当拖延一段时间后，用户支付的意愿会降低。...---- 小结 好了，当你看到这里的时候，意味着电商用户行为数据分析暂时完结了，不对，下一篇文章会为大家再总结一些电商常见指标的干货，敬请期待！！！

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基于flink的电商用户行为数据分析【2】| 实时热门商品统计

前言 在上一期内容中，菌哥已经为大家介绍了电商用户行为数据分析的主要功能和模块介绍。本期内容，我们需要介绍的是实时热门商品统计模块的功能开发。 ?...---- 首先要实现的是实时热门商品统计，我们将会基于UserBehavior数据集来进行分析。 ?...@Description: 电商用户行为数据分析：热门商品实时统计 */ object HotItems { // 定义样例类，用于封装数据 case class UserBehavior...scala.collection.mutable.ListBuffer /* * @Author: Alice菌 * @Date: 2020/11/23 10:38 * @Description: 电商用户行为数据分析...from=search&seid=5631307517601819264 小结 本期内容主要为大家分享了如何基于flink在电商用户行为分析项目中对实时热门商品统计模块进行开发的过程

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电商用户行为数据分析系统的设计与实现_基于大数据的用户行为分析

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...前言 本文针对淘宝app的运营数据，以行业常见指标对用户行为进行分析，包括UV、PV、新增用户分析、漏斗流失分析、留存分析、用户价值分析、复购分析等内容； 本文使用的分析工具以MySQL为主，涉及分组汇总...，通过流程效率拆解追踪问题产生环节，通过用户粘性、价值、满意度分析来进行用户分层及流失预警，通过商品生命周期及关联分析来划分商品等级，通过产品分析提升用户浏览-购买过程体验； 本文通过常用的电商数据分析指标...4）变现：复购分析 下图展示了不同复购次数对应的用户数量，发现复购5次以上的用户仅占有购买行为用户数的10%，我们发现高复购次数的用户很少，商家可以从商品质量、服务质量、物流体验三方面寻找原因，定位所在问题点...高复购次数的用户少，商家可以从商品质量、服务质量、物流体验三方面寻找原因，定位所在问题点，寻求高复购率突。

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KDD23 | 基于Transformer的实时用户行为推荐模型

https://arxiv.org/pdf/2306.00248.pdf 针对下一步动作预测对用户活动进行编码的顺序模型，已经成为构建网页规模个性化推荐系统的热门设计选择。...传统的顺序推荐方法要么在实时用户行为上进行端到端学习，要么以离线批量生成的方式单独学习用户表示。...本文（1）介绍了Pinterest的Homefeed排名架构，这是我们的个性化推荐产品，也是最大的参与面；（2）提出了TransAct，一个从用户实时活动中提取用户短期偏好的顺序模型；（3）描述了我们的混合排名方法...，该方法结合了通过TransAct进行的端到端顺序建模和批量生成的用户嵌入。...混合方法使我们能够将直接从实时用户活动中学习的响应性优势与批量用户表示的成本效益结合起来，后者是在较长时间内学习的。

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【数据分析】大数据下的用户行为分析

用户行为分析主要是研究对象用户的行为。数据来源包括用户的日志信息、用户主体信息和外界环境信息。通过特定的工具对用户在互联网/移动互联网上的行为进行记录，记录的信息通常称为用户日志。...数据内容： (1)网站日志：用户在访问某个目标网站时，网站记录的用户相关行为信息; (2)搜索引擎日志：搜索引擎日志系统所记录的用户在搜索引擎上的相关行为信息; (3)用户浏览日志：通过特定的工具和途径记录用户所记录的用户在该搜索引擎上的相关行为信息...; (4)用户主体数据：如用户群的年龄、受教育程度、兴趣爱好等; (5)外界环境数据：如移动互联网流量、手机上网用户增长、自费套餐等; 数据特点： (1)大数据量/海量数据，big data; (2)实时分析.../准实时分析、离线分析; (3)由于用户日志包含大量用户个人信息，为避免涉及过多的用户隐私，日志工具通常对用户个人信息进行加密，不涉及具体用户行为的细节内容，保护用户隐私; (4)日志信息通常含有较多的噪音...用户行为分析平台建立了大量的分析主题，分析结果的呈现能力对平台的应用效能影响重大。

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干货 : 聚焦于用户行为分析的数据产品。

Heap聚焦于用户行为的数据分析。但是它没有提供录屏功能，而是打造了更加轻量的接入方式以及实时数据卖点。...Mouseflow能够让我们很方便地录制用户访问的轨迹并生成实时的点击热图，显示他们点击了哪里，在哪里滑动甚至注意到了什么。...要提升消费者体验： 1. 要先明确目前的现状： 消费者到底哪里体验不好了，或者哪里不满意了要先有数据——这里的数据，不必局限于具体的数值类指标，用户的声音、用户的反馈都可以认为是数据。...Clicktale向你讲述所有关于点击（Click）的故事。传统的网站分析工具一般会向你讲述用户从哪里来，用户在你的网站里去了什么页面。...转化漏斗(Conversion Funnels) 能够生成实时的访客基于页面到页面的转化漏斗，展示最有价值的路径以及用户在哪里流失。并且能够从转化漏斗直接连接到会话回放。

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Flink在用户行为分析中的应用(一)

项目背景传统的企业营销大体是营销人员通过查询画像标签库去圈选人群,这种方案往往无法抓住那些"转瞬即逝的机会"如:1.一个价格敏感型客户,正在反复查看购物车中的某类商品,这时候实时推送优惠卷,能激发客户当时的购买渴望...,刺激客户当时的购买行为,是最有效的2.在搜广推场景下,动态观察用户进入活动各个入口的流量情况，可制定更精准的营销策略.是最有效的3.在金融风控中,针对某个入口是否为用户真实行为的实时监控判断,对异常交易行为...、违法违规行为进行筛查,是最有效的Flink抓住了那转瞬即逝的机遇,本文仅向读者展示如何使用Flink实现一个企业级的实时营销系统企业要做实时营销推送,通过自定义营销规则,来提高公司的销售额,这类营销规则大体是...,发现一个满足一个特定条件的用户,在做出某类指定行为时,实时给用户推送短信,app消息等...代码结构beans1.MarketingRule:对业务方给定规则的抽象2.EventCondition:对规则事件的抽象...return cnt;复杂行为序列分析的设计方案统一查询的表达方式1.业务方会给定开发人员埋点key,key一般是用Super Position Model来描述的,复杂的行为序列一般形如:连续触发两次

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基于用户行为明细数据的画像分析

行为明细数据大部分来自用户操作日志，经过大数据实时处理后存储到合适的数据存储引擎中，本节所有行为明细数据都存储到ClickHouse表中。...通过分析用户在使用产品时的访问路径数据，可以优化各页面间的转化率从而最终提高用户在京东的成交率；也可以借此了解用户对不同功能的喜好程度，比如用户主要靠搜索功能查找商品还是依赖信息流推荐商品，最终有的放矢地优化用户体验...事件分析还可用于统计事件相关的指标数值，比如在直播活动中，通过实时统计直播交易金额的变化趋势可以及时调整直播策略。事件分析支持丰富的行为筛选方式，并最终通过图表展示指标趋势或者属性分布数据。...留存分析留存分析主要结合用户的初始行为和留存行为进行统计分析，可以计算指定时间范围内发生了初始行为的用户最终产生留存行为的占比。...指标分布分析的重点是找出并定义好需要关注的事件指标，比如点赞行为次数、充值行为金额数、打卡行为天数等，用户无须通过复杂的配置就可以便捷地选择事件指标并进行分析。

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项目实践|基于Flink的用户行为日志分析系统

用户行为日志分析是实时数据处理很常见的一个应用场景，比如常见的PV、UV统计。本文将基于Flink从0到1构建一个用户行为日志分析系统，包括架构设计与代码实现。...架构设计与完整的代码实现 项目简介 本文分享会从0到1基于Flink实现一个实时的用户行为日志分析系统，基本架构图如下： ?...首先会先搭建一个论坛平台，对论坛平台产生的用户点击日志进行分析。然后使用Flume日志收集系统对产生的Apache日志进行收集，并将其推送到Kafka。...接着我们使用Flink对日志进行实时分析处理，将处理之后的结果写入MySQL供前端应用可视化展示。...总结 本文主要分享了从0到1构建一个用户行为日志分析系统。

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如何实现用户行为的动态采集与分析

哈喽，大家好，我是清音，来自政采云前端团队。从去年开始负责用户行为采集与分析体系的建设。很高兴有机会能在这里给大家分享我们从 0-1 建设用户采集与分析系统的经验。...陆续有帮助用户答疑解惑的功能模块上线，但是，其效果无法衡量。 ? 运营想知道哪个广告位，哪个资源位更有价值？哪些人是自己的目标客户？ ? 产品和设计同学想要提升用户体验。...事件分析是用户行为分析的基础也是最常用的功能，次数、分布、间隔，通过事件分析可以创建各种分析报表。页面基于各个页面的行为数据，针对性的优化着陆页的页面布局，增加着陆页的访问吸引力。...热力图分析，通过将用户行为进行可视化展示，帮助我们深入分析用户对内容及功能的注意力 转化分析是用户行为分析中最重要的分析模型，通过转化分析可以找出用户行为的转化路径和漏斗，提升平台的整体转化率。...从单个页面的角度来看，我们就可以得到很多维度的数据，可以通过插件展示在页面上； ? 这是一个数据看板，实时查看自定义的核心指标和报表，对关键指标做实时掌握，帮助用户实时发现问题。

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如何分析产品的用户体验？(课程笔记)

所有业务目标的优先级都很高 所有用户都是我们的用户 ?...2、用户目标 提升效率／带来娱乐／获得讯息 满足多少成就／节省多少时间／获得多少信息 用户的需求层级 高——低 电话访谈、面对面访谈、调查跟踪、用户日志、焦点小组 自我需求、尊重需求、社交需求、安全需求...3、设计目标（例：茶屋） 改变传统方式／带来不一样的体验／解决某个流程的痛点 数字上的提升，反馈上的提升，流程上的提升 例：泡茶茶壶 ?...5、怎样让你的设计具有很棒的易用性？ 心理模型 10秒的阅读的心理模型是什么？触屏界面 概念模型 认为任何屏幕都是触屏可操作的，若一个iPad的广告放在他们面前，他们会以为是假的 ?...3、情感性 1、本能响应 是基本的器官响应，如看到剪刀就知道如何握住 2、行为响应 是用户体验过程中的行为的反应，如产生复购、分享的行为等 3、反思响应 用户根据自己的价值观对产品做出反应。

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反欺诈（羊毛盾）API 实现用户行为分析的思路分析

本文主要介绍反欺诈（羊毛盾）API 的工作原理、以及在用户行为分析技术、地理位置识别技术等领域的应用，了解它是如何帮助平台识别恶意注册、虚假评论、虚假交易等欺诈行为。...：根据设备的一些数据表现，我们判定为模拟器或虚假设备ID； 疑似真用户假行为：根据设备的用户使用情况，我们判定该用户存在使用脚本、外挂、病毒等作弊行为。...在用户行为分析技术的应用 图片 在地理位置识别技术的应用 图片 反欺诈（羊毛盾）API 应用案例 反欺诈（羊毛盾）API在电商平台、金融服务、社交媒体、游戏平台等不同场景下，可以通过识别用户行为、建立用户画像...、反欺诈（羊毛盾）API 以及当前比较热门的 AI 绘画 API 等等，感兴趣的小伙伴可以去官网体验一下。...图片 2.一键测试 API 点击 测试 按钮，在 APISpace 的测试页面上会默认填充API 密钥，输入相应参数，点击 发送 按钮即可 图片 3.代码接入 API 测试好之后，直接复制下面的 Python

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闪存，满足SaaS“实时数据分析”需求的好方法

此外，围绕客户体验、实时分析和隐私保障问题，供应商希望通过优化以确保无缝传输。对于 SaaS 供应商来说，坚实、灵活的基础架构可成为混合负载下的一项优势。...这意味着在用户、设备和数据增长时，SaaS 公司需要易于扩展的基础架构。 3. 提供实时分析和决策支持 如今，SaaS 解决方案远不止是交易，还需管理实时分析。...另外，存储解决方案必须随应用需求的转变而转变。 SaaS 存储平台如何能进行实时分析是用户最大的担忧。该平台将需要一个事务性和分析性工作量下都能达到最高级别的架构。...为了在成本最优的情况化下不断提供高级别用户体验，从底层开始整个基础架构堆栈都与实时分析、事务处理相协调。...传统的软件交付模式的份额已被 SaaS 蚕食，为了获得成功，供应商应专注于嵌入式实时分析以实现强大的客户体验。

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